基于注意力机制长短时记忆网络的卫星轨道预测方法

本发明公开一种基于注意力机制长短时记忆网络的卫星轨道预测方法，涉及卫星轨道预测技术领域。所述方法包括：对广播星历数据和精密星历数据进行预处理，将处理后的两数据作差，得到修正数序列，并进行归一化处理，得到标准化数据；将标准化数据输入卫星轨道预测模型，得到多步的修正数预测结果；根据修正数预测结果进行广播星历修正，得到最终预测的轨道信息。其中，卫星轨道预测模型采用Attention‑LSTM模型，并针对周期项的多个全连接层捕捉输入特征之间的隐含关系和时间序列的非线性不确定时间趋势。本发明利用精密星历数据及广播星历计算出的实时轨道数据，并根据卫星轨道预测模型模型实现对卫星轨道的高精度、实时性预测。